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浅谈SQL中Partition的相关用法

作者:空花缱绻三分

本文主要介绍了浅谈SQL中Partition的相关用法,使用Partition可以根据指定的列或表达式将数据分成多个分区,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下

使用Partition可以根据指定的列或表达式将数据分成多个分区。每个分区都是逻辑上独立的,可以单独进行查询、插入、更新和删除操作。Partition可以提高查询性能,因为它可以限制在特定分区上执行查询,而不是在整个表上执行。

在SQL中,常用的Partition函数包括:

PARTITION OVER

用于在分区内进行计算。它可以在每个分区内对数据进行排序、聚合、分组等操作。

SELECT id, name, age, salary,
       AVG(salary) OVER (PARTITION BY age) AS avg_salary
FROM employees;

根据age列对employees表进行分区。然后,使用AVG()函数计算每个分区内的平均工资

ROW_NUMBER()

用于为每一行分配一个唯一的序号。它通常与PARTITION BY一起使用,以便在每个分区内为行编号。

SELECT id, name, age, salary,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY age ORDER BY salary DESC) AS row_num
FROM employees;

在上面的例子中,根据age列对employees表进行分区。然后,使用ROW_NUMBER()函数为每个分区内的行分配一个唯一的序号,按照salary列的降序进行排序。

RANK

用于为每一行分配一个排名。它可以根据指定的排序规则,为每个分区内的行进行排名。

SELECT id, name, age, salary,
       RANK() OVER (PARTITION BY age ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees;

根据age列对employees表进行分区。然后,使用RANK()函数为每个分区内的行分配一个排名,按照salary列的降序进行排序。

DENSE_RANK

与RANK()类似,但它不会跳过排名。即如果有两个行具有相同的排序值,则它们将被分配相同的排名。

SELECT id, name, age, salary,
       DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY age ORDER BY salary DESC) AS dense_rank
FROM employees;

根据age列对employees表进行分区。然后,使用DENSE_RANK()函数为每个分区内的行分配一个排名,按照salary列的降序进行排序

NTILE

用于将数据分成指定数量的桶或分区。它可以将数据均匀分布到每个分区中。

SELECT id, name, age, salary,
       NTILE(4) OVER (ORDER BY salary DESC) AS ntile
FROM employees;

将employees表的数据分成4个分区,按照salary列的降序进行分区。然后,使用NTILE()函数为每个分区分配一个编号

到此这篇关于浅谈SQL中Partition的相关用法的文章就介绍到这了,更多相关SQL Partition内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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